Jaarlijks halen de bomen van het Amazonewoud miljarden ton CO2 uit de lucht. Ze zijn daarom een cruciaal wapen in de strijd tegen klimaatverandering. Toch gaat een steeds grotere oppervlakte van het regenwoud verloren - in mei is zelfs een triest record gevestigd en zijn er 200.000 voetbalvelden aan bomen gekapt. Het krimpen van het regenwoud heeft een directe impact op watervoorraden, bodemerosie en biodiversiteit.

Pandemie

Ook de uitbraak van COVID-19 was een veeg teken aan de wand. Veel nieuwe ziektes ontstaan immers wanneer een virus overspringt van dier op mens. Het merendeel van deze dieren leefde ooit in een geïsoleerd stuk regenwoud en kwam zelden in contact met mensen. Hoe meer we onze bossen platgooien, des te meer risico we lopen op een nieuwe pandemie. Ontbossing moet dus dringend meer aandacht krijgen en artificiële intelligentie zal daarbij een sleutelrol spelen.

IIASA (International Institute for Applied Systems Analysis) en data-analysebedrijf SAS sloegen vorig jaar de handen in elkaar en lanceerden op de 50ste verjaardag van Earth Day een grootschalig initiatief dat de schade met behulp van computervisiemodellen in kaart wil brengen. Het project moet milieuorganisaties en overheden in staat stellen om de eerste signalen van ontbossing in een gebied te herkennen en gepast te reageren alvorens een stuk bos definitief verloren gaat.

Satellietbeelden analyseren

Ook voor burgers met een hart voor de planeet is een cruciale taak weggelegd. AI kan dan wel enorme volumes aan data analyseren, maar eerst moet een model kunnen leren van de expertise van mensen. "AI is geen magische doos. Voor ons is het bijvoorbeeld vrij eenvoudig om op een foto een weg en een rivier van elkaar te onderscheiden. Dat komt omdat we beide concepten begrijpen. Voor een computermodel is dat minder vanzelfsprekend aangezien die wegen en rivieren op foto's afwijkende vormen kunnen aannemen", zegt Véronique Van Vlasselaer, AI & Analytics-expert bij SAS.

Véronique Van Vlasselaer, AI & Analytics-expert bij SAS

"Door het AI-model te voeden met menselijke observaties zal het er steeds beter in slagen om verdachte activiteiten op satellietbeelden te identificeren." Intussen hebben mensen uit ruim honderd landen zo'n 90.000 satellietbeelden geclassificeerd. Ook u kunt nog helpen door naar deze website te surfen en beelden te analyseren. IIASA en SAS hopen dat het AI-model op termijn zelfs nauwkeurig zal kunnen voorspellen op welke plaatsen het risico op ontbossing het grootst is.

Wie meer wil weten over door publiek aangedreven AI en hoe de technologie helpt om complexe wereldproblemen aan te pakken, kan zich hier inschrijven voor een gratis webinar op 19 oktober.

Jaarlijks halen de bomen van het Amazonewoud miljarden ton CO2 uit de lucht. Ze zijn daarom een cruciaal wapen in de strijd tegen klimaatverandering. Toch gaat een steeds grotere oppervlakte van het regenwoud verloren - in mei is zelfs een triest record gevestigd en zijn er 200.000 voetbalvelden aan bomen gekapt. Het krimpen van het regenwoud heeft een directe impact op watervoorraden, bodemerosie en biodiversiteit.Ook de uitbraak van COVID-19 was een veeg teken aan de wand. Veel nieuwe ziektes ontstaan immers wanneer een virus overspringt van dier op mens. Het merendeel van deze dieren leefde ooit in een geïsoleerd stuk regenwoud en kwam zelden in contact met mensen. Hoe meer we onze bossen platgooien, des te meer risico we lopen op een nieuwe pandemie. Ontbossing moet dus dringend meer aandacht krijgen en artificiële intelligentie zal daarbij een sleutelrol spelen.IIASA (International Institute for Applied Systems Analysis) en data-analysebedrijf SAS sloegen vorig jaar de handen in elkaar en lanceerden op de 50ste verjaardag van Earth Day een grootschalig initiatief dat de schade met behulp van computervisiemodellen in kaart wil brengen. Het project moet milieuorganisaties en overheden in staat stellen om de eerste signalen van ontbossing in een gebied te herkennen en gepast te reageren alvorens een stuk bos definitief verloren gaat.Ook voor burgers met een hart voor de planeet is een cruciale taak weggelegd. AI kan dan wel enorme volumes aan data analyseren, maar eerst moet een model kunnen leren van de expertise van mensen. "AI is geen magische doos. Voor ons is het bijvoorbeeld vrij eenvoudig om op een foto een weg en een rivier van elkaar te onderscheiden. Dat komt omdat we beide concepten begrijpen. Voor een computermodel is dat minder vanzelfsprekend aangezien die wegen en rivieren op foto's afwijkende vormen kunnen aannemen", zegt Véronique Van Vlasselaer, AI & Analytics-expert bij SAS."Door het AI-model te voeden met menselijke observaties zal het er steeds beter in slagen om verdachte activiteiten op satellietbeelden te identificeren." Intussen hebben mensen uit ruim honderd landen zo'n 90.000 satellietbeelden geclassificeerd. Ook u kunt nog helpen door naar deze website te surfen en beelden te analyseren. IIASA en SAS hopen dat het AI-model op termijn zelfs nauwkeurig zal kunnen voorspellen op welke plaatsen het risico op ontbossing het grootst is.Wie meer wil weten over door publiek aangedreven AI en hoe de technologie helpt om complexe wereldproblemen aan te pakken, kan zich hier inschrijven voor een gratis webinar op 19 oktober.